考虑复杂上下文信息的文本表示与生成研究

2020年6月5日 （星期五），14:00-15:30

文本表示以及生成目前已成为自然语言理解领域的一类重要任务，被广泛的应用于体育新闻生成、财经报道生成、摘要生成、评论生成等多种场景中，是语言智能乃至认知智能的一个重要方面。当前的文本生产通常考虑结构和模态较为单一的数据，一般按照输入数据的区别，可以文本到文本的生成、数据到文本的生成以及图像到文本的生成。但是在很多场景下，输入数据内部和外部都具有丰富的上下文信息和结构，现有主流模型无法有效的利用这些重要语义信息。本报告将从文本外部网络结构和文本内部潜在结构等方面的上下文语义建模的角度出发，介绍我们在考虑复杂上下文信息的文本表示及生成方面的研究工作。

讲者简介

刘杰, 博士，南开大学人工智能学院教授，博士生导师。研究领域包括机器学习与数据挖掘方面的基础研究，以及自然语言处理、网络挖掘等方面的应用研究。在KDD，ACL，AAAI，IJCAI，ICDM，TKDE，TIST等国际顶级会议和期刊发表论文多篇。曾获ICDAR 2011/2012 Book Structure 竞赛亚军，NLPCC 2018最佳论文奖，2017中国高校计算机大赛移动开发赛一等奖，2017CCF大数据与计算智能大赛特等奖及一等奖。主持国家自然科学基金项目、天津市自然科学基金多项，并与大型国企及代表性互联网企业开展多项深入合作，相关成果获得2017及2018年天津市科技进步二等奖。